Python vs. R für Data Science: Was solltest du lernen?

Wenn du diesen Artikel liest, stehst du wahrscheinlich erst am Anfang deiner Data Science-Reise. Du weißt wahrscheinlich inzwischen, dass das Erlernen von Code ein wichtiger Meilenstein für jeden angehenden Datenprofi ist. Außerdem hast du vielleicht schon von der Debatte zwischen Python und R gehört und brauchst Hilfe bei der Entscheidung, was du lernen sollst. Wenn du in dieser Situation bist, gerate nicht in Panik: Die meisten Datenexperten waren schon einmal in deiner Situation.

Python und R sind die beiden beliebtesten Programmiersprachen für Data Science. Beide Sprachen sind für alle denkbaren Data-Science-Aufgaben gut geeignet. Die Python vs. R-Debatte mag suggerieren, dass du dich entweder für Python oder R entscheiden musst. 

Das mag zwar für Neulinge in dieser Disziplin zutreffen, aber auf lange Sicht wirst du wahrscheinlich beides lernen müssen. Anstatt die beiden Sprachen als sich gegenseitig ausschließend zu betrachten, solltest du sie als sich ergänzende Werkzeuge sehen, die du je nach deinem speziellen Anwendungsfall zusammen verwenden kannst. 

Was macht R und Python zu den perfekten Kandidaten für Data Science? In diesem Artikel erfährst du, wofür Python und R verwendet werden, was die wichtigsten Unterschiede zwischen R und Python sind und welche Faktoren du bei der Wahl der richtigen Sprache für deine Bedürfnisse beachten solltest.

Nachdem wir nun festgestellt haben, dass Python und R beides gute und beliebte Wahlmöglichkeiten sind, gibt es ein paar Faktoren, die deine Entscheidung beeinflussen können.

Warum Python wählen?

Python ist eine universelle Open-Source-Programmiersprache, die in verschiedenen Software-Bereichen wie Data Science, Web-Entwicklung und Gaming eingesetzt wird. 

Python wurde 1991 auf den Markt gebracht und ist eine der beliebtesten Programmiersprachen der Welt. In verschiedenen Indizes für die Beliebtheit von Programmiersprachen, wie dem TIOBE-Index und dem PYPL-Index, belegt sie den ersten Platz. 

Einer der Gründe für die weltweite Beliebtheit von Python ist seine Nutzergemeinschaft. Python wird von einer großen Gemeinschaft von Nutzern und Entwicklern unterstützt, die dafür sorgen, dass die Sprache reibungslos wächst und verbessert wird und dass ständig neue Bibliotheken für alle möglichen Zwecke veröffentlicht werden. 

Python ist eine leicht zu lesende und zu schreibende Sprache, da sie der menschlichen Sprache sehr ähnlich ist. In der Tat sind hohe Lesbarkeit und Interpretierbarkeit das Herzstück des Designs von Python. Aus diesen Gründen wird Python oft als ideale Programmiersprache für Einsteiger/innen ohne Programmierkenntnisse genannt. 

Im Laufe der Zeit hat Python dank seiner Einfachheit und der unendlichen Möglichkeiten, die Hunderte von spezialisierten Bibliotheken und Paketen bieten, die jede Art von datenwissenschaftlicher Aufgabe unterstützen, wie z.B. Datenvisualisierung, maschinelles Lernen und Deep Learning, an Beliebtheit gewonnen.

Warum R wählen?

R ist eine Open-Source-Programmiersprache, die speziell für statistische Berechnungen und Grafiken entwickelt wurde. 

Seit seiner Einführung im Jahr 1992 hat sich R in der wissenschaftlichen Forschung und im akademischen Bereich durchgesetzt. Heute ist es nach wie vor eines der beliebtesten Analysewerkzeuge, das sowohl in der traditionellen Datenanalyse als auch in dem sich schnell entwickelnden Bereich der Geschäftsanalyse eingesetzt wird. Im TIOBE-Index und im PYPL-Index rangiert sie auf Platz 11 bzw. 7.

R wurde speziell für Statistiker entwickelt und ermöglicht es dir, komplexe Funktionen in wenigen Zeilen Code zu nutzen. Alle Arten von statistischen Tests und Modellen sind leicht verfügbar und können einfach verwendet werden, z. B. lineare Modellierung, nicht-lineare Modellierung, Klassifizierung und Clustering.

Die umfangreichen Möglichkeiten, die R bietet, sind vor allem auf seine große Community zurückzuführen. Sie hat eine der umfangreichsten Sammlungen von datenwissenschaftlichen Paketen entwickelt. Sie alle sind über das Comprehensive R Archive Network(CRAN) verfügbar.

Ein weiteres Merkmal, das R besonders bemerkenswert macht, ist die Möglichkeit, hochwertige Berichte mit Unterstützung für die Datenvisualisierung zu erstellen und die verfügbaren Frameworks zur Erstellung interaktiver Webanwendungen. In diesem Sinne gilt R weithin als das beste Werkzeug, um schöne Diagramme und Visualisierungen zu erstellen.

R vs Python: Die wichtigsten Unterschiede

Jetzt, wo du dich ein bisschen besser mit Python und R auskennst, wollen wir sie aus der Perspektive der Datenwissenschaft miteinander vergleichen, um ihre Ähnlichkeiten, Stärken und Schwächen zu bewerten. 

Zweck

Während Python und R für unterschiedliche Zwecke entwickelt wurden - Python als allgemeine Programmiersprache und R für statistische Analysen - eignen sich heute beide für jede Data Science-Aufgabe. Python gilt jedoch als vielseitigere Programmiersprache als R, da sie auch in anderen Softwarebereichen wie der Softwareentwicklung, der Webentwicklung und der Spieleentwicklung sehr beliebt ist.

Art der Nutzer

Als Allzweckprogrammiersprache ist Python die Standardwahl für Softwareentwickler, die in die Datenwissenschaft einsteigen. Außerdem ist Python mit seinem Fokus auf Produktivität besser geeignet, um komplexe Anwendungen zu entwickeln. 

Im Gegensatz dazu ist R in der Wissenschaft und in bestimmten Branchen wie dem Finanzwesen und der Pharmazie weit verbreitet. Sie ist die perfekte Sprache für Statistiker und Forscher mit begrenzten Programmierkenntnissen. 

Lernkurve

Die intuitive Syntax von Python gilt als eine der Programmiersprachen, die dem Englischen am nächsten kommt. Das macht sie zu einer sehr guten Sprache für neue Programmierer, mit einer glatten und linearen Lernkurve. Obwohl R so konzipiert ist, dass grundlegende Datenanalysen einfach und innerhalb von Minuten durchgeführt werden können, wird es bei komplexen Aufgaben schwieriger und es braucht mehr Zeit für R-Nutzer, die Sprache zu beherrschen. 

Insgesamt gilt Python als eine gute Sprache für Programmieranfänger/innen. R ist am Anfang einfacher zu erlernen, aber die Feinheiten der fortgeschrittenen Funktionen machen es schwieriger, Fachwissen zu entwickeln.

Beliebtheit

Obwohl neue Programmiersprachen wie Julia in letzter Zeit in der Datenwissenschaft an Bedeutung gewinnen, sind Python und R nach wie vor die absoluten Könige in dieser Disziplin. 

In Bezug auf die Beliebtheit - immer ein sehr schlüpfriges Konzept - sind die Unterschiede jedoch frappierend. Python hat R vor allem in den letzten Jahren immer wieder den Rang abgelaufen. Python steht in mehreren Beliebtheitsindizes für Programmiersprachen an erster Stelle. Das liegt an der weit verbreiteten Verwendung von Python in verschiedenen Softwarebereichen, einschließlich Data Science. Im Gegensatz dazu wird R vor allem in der Datenwissenschaft, in der Wissenschaft und in bestimmten Branchen eingesetzt. 

Gemeinsame Bibliotheken

Sowohl Python als auch R verfügen über robuste und umfangreiche Ökosysteme von Paketen und Bibliotheken, die speziell für Data Science entwickelt wurden. Die meisten Pakete in Python werden im Python Package Index(PyPi) gehostet, während R-Pakete normalerweise im Comprehensive R Archive Network(CRAN) gespeichert werden.

Im Folgenden findest du eine Liste der beliebtesten Data Science-Bibliotheken in R und Python.

R-Pakete:

• dplyr: Es ist eine Bibliothek zur Datenmanipulation für R.
• tidyr: ein großartiges Paket, das dir hilft, deine Daten sauber und aufgeräumt zu bekommen. 
• ggplot2: die perfekte Bibliothek zur Visualisierung von Daten.
• Glänzend: Es ist das ideale Werkzeug, um interaktive Webanwendungen direkt aus R zu erstellen.
• Caret: eine der wichtigsten Bibliotheken für maschinelles Lernen in R. 

Python-Pakete:

• NumPy: bietet eine große Sammlung von Funktionen für wissenschaftliche Berechnungen.
• Pandas: perfekt für die Datenmanipulation.
• Matplotlib: die Standardbibliothek für Datenvisualisierung.
• Scikit-learn: ist eine Bibliothek in Python, die viele Algorithmen für maschinelles Lernen bereitstellt.
• TensorFlow: ein weit verbreitetes Framework für Deep Learning.

Gemeinsame IDEs

Eine IDE (Integrated Development Environment) ermöglicht es Programmierern, die verschiedenen Aspekte des Schreibens eines Computerprogramms zu konsolidieren. Sie sind leistungsstarke Schnittstellen mit integrierten Funktionen, die es Entwicklern ermöglichen, Code effizienter zu schreiben.

In Python sind die beliebtesten IDEs für Data Science die Jupyter Notebooks und ihre moderne Version JupyterLab sowie Spyder.

Was R angeht, so ist die am häufigsten verwendete IDE RStudio. Die Benutzeroberfläche ist so aufgebaut, dass der Nutzer Diagramme, Datentabellen, R-Code und Ausgaben gleichzeitig sehen kann.

Python vs R: Ein Vergleich

Unten findest du eine Tabelle mit den Unterschieden zwischen R und Python:

R vs Python: Welche Sprache solltest du lernen?

Trotz ihrer Stärken und Schwächen gibt es keine einzige Programmiersprache, die sich für alle Probleme eignet, die auf deiner Reise durch die Datenwissenschaften auftauchen können.

Außerdem ist es immer wichtig, den Kontext zu bewerten. Bevor du eine Entscheidung triffst, solltest du dir einige Fragen stellen: Hast du Programmiererfahrung? Welche Programmiersprache verwenden deine Kollegen? Welche Art von Problemen versuchst du zu lösen? Was sind deine Interessengebiete in der Datenwissenschaft? 

Wenn du diese Fragen beantwortet hast, kannst du dich für eines der beiden Angebote entscheiden. Aber keine Panik: Sowohl R als auch Python sind hervorragende Optionen für Data Science. Deshalb haben wir beim DataCamp einen umfangreichen Katalog von Kursen und Tracks vorbereitet, die dir dabei helfen. Schau dir die folgenden Ressourcen an und fang noch heute an!

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Python vs. R für Data Science: Eine Infografik

Die folgende Infografik "Wann sollte ich Python verwenden? R?" richtet sich an alle, die sich dafür interessieren, wie diese beiden Programmiersprachen aus der Perspektive der Datenwissenschaft und -analyse miteinander verglichen werden können, einschließlich ihrer einzigartigen Stärken und Schwächen. Klicke auf das Bild unten, um die Infografik herunterzuladen und auf die eingebetteten Links zuzugreifen.